CIENCIA. El análisis de voz mediante IA podría detectar el Alzheimer temprano

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El análisis del habla utilizando los mismos algoritmos de IA que un nuevo chatbot de tendencia podría actuar como una herramienta de detección de la enfermedad de Alzheimer, según muestra la investigación.

27 diciembre 2022.- Los hallazgos, informados en PLOS Digital Health , demuestran cómo la evaluación del habla impulsada por IA (inteligencia Artificial) podría ayudar con el diagnóstico temprano de la demencia y ayudar a adaptar las intervenciones a las necesidades individuales.

El sistema implementa la tercera generación de un gran modelo de lenguaje específico llamado Transformador preentrenado generativo (GPT-3), que es producido por la empresa de investigación y desarrollo OpenAI de San Francisco.

La misma empresa lanzó ChatGPT el mes pasado, que ha causado sensación en la industria de los chatbots por combinar el aprendizaje profundo con el procesamiento del lenguaje natural para imitar conversaciones humanas realistas.

"Sabemos por investigaciones en curso que los efectos cognitivos de la enfermedad de Alzheimer pueden manifestarse en la producción del lenguaje", dijo el coautor Hualou Liang, profesor de la Escuela de Ingeniería Biomédica, Ciencias y Sistemas de Salud de Drexel en Filadelfia, Pensilvania.

“Las pruebas más utilizadas para la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer analizan las características acústicas, como la pausa, la articulación y la calidad vocal, además de las pruebas de cognición. Pero creemos que la mejora de los programas de procesamiento del lenguaje natural proporciona otro camino para apoyar la identificación temprana de la enfermedad de Alzheimer”.

El deterioro del habla y el lenguaje es un biomarcador importante de trastornos neurodegenerativos como el Alzheimer y está presente en el 60-80 por ciento de las personas con demencia.

Actualmente, la enfermedad de Alzheimer se diagnostica principalmente a través de una evaluación clínica, como imágenes cerebrales y pruebas cognitivas, que pueden ser costosas y pueden implicar una evaluación prolongada.

Los investigadores examinaron el valor de GPT-3 en este contexto, entrenándolo mediante grabaciones de voz e "incrustación de texto", que se centra en la forma en que se usan las palabras y se construye el lenguaje.

Informan que la incrustación de texto generada por GPT-3 podría distinguir a las personas con enfermedad de Alzheimer de otras e inferir puntajes de pruebas cognitivas únicamente a partir de datos del habla.

GPT-3 se desempeñó mejor que dos de los mejores programas de procesamiento de lenguaje natural, con menos casos perdidos que cualquiera de los dos.

La incrustación de texto superó considerablemente los enfoques tradicionales que utilizaban funciones de grabaciones acústicas de voz, como pausas, intensidad de la voz y dificultad para hablar, e incluso competía con modelos ajustados.

El GPT-3 demostró ser casi un 20 por ciento más preciso en la predicción de la gravedad de la enfermedad de Alzheimer que los puntajes de la prueba Mini-Mental State Exam (MMSE) utilizados para determinar la gravedad de la demencia.

“Mostramos por primera vez que GPT-3 se puede utilizar para predecir la demencia a partir del habla espontánea”, informan los investigadores.

Agregan: "Nuestro modelo de IA podría implementarse como una aplicación web o incluso una aplicación de voz utilizada en el consultorio del médico para ayudar a los médicos en la detección [de la enfermedad de Alzheimer] y el diagnóstico temprano".

Fuente: Felix Agbavor, Hualou Liang. "Predicting dementia from spontaneous speech using large language models". PLOS Digital Health, December 22, 2022. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000168

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